PSII-12 The effects of lift crates on sow performance and litter survival
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In modern sow farms, pre-weaning mortality (PWM) remains a key barrier to achieving peak productivity and optimizing piglet welfare. Therefore, a total of 270 sows (PIC 1050, 3.6 average parity) were used (May to July 2018) to determine the effect of lift crates in farrowing on sow and piglet performance and litter survival in a commercial setting in southwestern Ontario, Canada. Lift crates are driven by postural changes in the sow which activate a hydraulic lift system (Balance Frame; NOOYEN, Deurne, NL) which temporarily raises a movable sow slat 25 cm above the crate floor. Sows were randomly assigned to 2.44 m × 1.83 m farrowing crates that were 1) conventional or 2) lift crates. Within rooms, litters were standardized to 13 or 14 pigs within 24 h after parturition. Daily sow feed intake was measured using electronic lactation feeders (Gestal SOLO; JYGA Technologies, Inc.). Data were analyzed using the MIXED procedure of SAS (Cary, NC). Sow was the experimental unit. No differences (P > 0.22) were observed for number born alive, stillbirths or mummified fetuses. Sow backfat loss (2.2 vs. 2.5 mm), average daily feed intake (5.67 vs. 5.74 kg) and wean-to-estrus interval (5.27 vs. 5.62 d) were similar (P > 0.16) between conventional and lift crate treatments. However, from birth to cross-fostering, lift crates reduced (P < 0.01) piglet deaths by 55% when compared to conventional crates (0.58 vs. 0.32 piglets). Piglet deaths from cross-fostering to weaning did not differ (P = 0.18, 0.68 vs. 0.54 piglets). Number of pigs weaned (12.62 vs. 12.87) and suckled litter weaning weight (75.7 vs. 75.6 kg) did not differ (P > 0.11) across treatments. These results provide evidence that lift crates can reduce the number of piglet deaths and may improve PWM in sow farms.Keywords: crate, piglet, survival
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».